我們曾在〈發展科技職涯，值得你訂閱的三份電子報〉與〈產品人不可錯過的電子報〉中，分別推薦過適合軟體工程師與產品經理訂閱的電子報。今天，我們要再推薦四份數據分析主題的電子報，外加兩個部落格。相信不論是準備跨足數據分析領域、對資料視覺化與資料科學感興趣，或是已經在業界耕耘多年的讀者，都能從這些電子報中挖掘出有幫助的內容。
其中，前面四份電子報由淺入深，涵蓋數據分析的不同面向。第一份適合大眾閱讀，第二與第三份適合數據分析領域的從業人士，最後一份則偏向資料工程的最新資訊。兩個部落格也會定期發佈許多優質內容，我們分類在「同場加映」，有需要時可以過去找尋有用的文章。最後，如果以上都無法滿足你的求知慾，在「延伸閱讀」部分，我們還額外收錄了另外四份電子報。
《The Pudding》
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- 出刊頻率：大約一個月一次
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- 適合對象：大眾，特別推薦給想學習資料視覺化的人
《The Pudding》包含了多種有趣主題的數據分析，並且以精緻的動畫與圖表，說一個完整的故事。他們稱這種形式為「visual essay（視覺化小論文）」。整個網站更像是作品集，可以參考他們如何分析、視覺化與說故事。
內容大多為有趣的流行主題，如「流行歌的歌詞是不是愈來愈重複？」「K-pop 團體的人數與組成變化」「男女褲子的口袋尺寸」。輕鬆之餘，偶爾也會探討其中的社會意義，例如「為什麼超級富豪無法避免」「漫畫中的性別角色」。
除了吸引人的選題，《The Pudding》的最大特色是網站網頁設計。每個專題獨立設計頁面，不僅透過動態的圖表，讓資料呈現更清晰，也可以與之互動，甚至參與資料收集的過程。另外，在 Resources 頁面，還有如何做資料視覺化的教學文章，很值得想踏入數據分析與資料視覺化領域的讀者參考。
《The Pudding》團隊成員的背景包含心理學、新聞記者、哲學、商業與電腦科學，也反映在他們題材的多元性。電子報則為近期作品的總結，大約一個月出刊一次。
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《The Analytics Engineering Roundup》
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- 出刊頻率：平均每週一篇文章＋一集 Podcast
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- 適合對象：對數據分析領域有初步認識者
《The Analytics Engineering Roundup》涵蓋數據分析領域的多種面向，包含數據分析職涯、思維與心法、工具介紹、資料處理的實務面等等。
這份電子報的撰寫者為新創公司 dbt Labs 的團隊成員，其主要產品 dbt 提供快速部署數據分析程式碼，讓團隊內每個人都能安全地協作與取得資料。
除了電子報文章，《The Analytics Engineering Roundup》也錄製 Podcast 訪談來自不同公司的數據專家。其中《EP 52：資料職位的職涯成長》訪談 Hubspot 的 Kasey Mazza，前面聊到 Kasey 如何提供下屬職涯建議，並分享自己的職涯經驗（她建議收集技能，而非在意頭銜，我相當認同！）；後半段則討論資料工程團隊的協作問題，很值得希望在數據分析領域發展職涯、持續精進的人們。
《The Analytics Engineering Roundup》的電子報，比較適合已經對於數據分析工作有一定程度了解的讀者。此外，由於作者有很多位團隊成員，電子報內容很廣泛，可以讀到很多元的想法；從另一個角度來說，整體上比較缺乏單一的關注主題。建議在閱讀時，可以先快速掃過標題與開頭，挑選適合自己的文章。
推薦閱讀
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- 〈For the love of the game〉：將數據分析工程比喻為遊戲設計。
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- 〈OS layer not application layer – how data teams actually drive value〉：作者認為最好的資料團隊，應該專注在打造公司的「作業系統」。
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- 〈Data “downtime”〉：文中提供兩種思路，討論當資料暫時無法取用時，應該如何處理？
《Metadata Weekly》
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- 出刊頻率：大約一個月一至兩篇長文
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- 適合對象：數據分析團隊的主管
《Metadata Weekly》主要討論資料團隊的協作，內容包含如何為資料團隊打造現代化數據結構（modern data stack）、資料團隊應該如何建立文化與信任，以及資料控管政策如何制定。
主筆 Prukalpa Sankar 是數據協作平台 Atlan 的共同創辦人，並曾於 2016 年入選亞洲 Forbes 30 Under 30 與印度 Fortune 40 Under 40。或許是因為創業過於忙碌，雖然名為週報，實際上大約一個月只會出刊一兩次。
推薦閱讀
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- 〈Data Quality ≠ Data Trust: Bridging the Data Trust Gap〉：討論如何在資料提供者與使用者間建立信任
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- 〈The past, present, and future of the semantic layer〉：介紹介於資料庫與使用者之間的「語意層」
《Data Science Weekly》
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- 出刊頻率：每週出刊
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- 適合對象：具備數據分析、程式設計與電腦科學知識的業界人士
《Data Science Weekly》內容彙整了近期在資料科學領域的內容，包含近期 AI 發展、數據分析與工具介紹。這是一個老字號電子報，至今已經做了 10 年！
根據電子報的自述，其主要目標為「實用」，每天花一小時從社群、論壇收集有價值的文章。從十年前的「Big Data」趨勢起家，到現在的「生成式 AI」，他們相當自豪，相較於其他因 AI 浪潮開始的電子報，自己建立了從資訊爆炸中，篩選有獨特觀點內容的能力。
《Data Science Weekly》的內容既廣且深，整體上更偏向資料工程一些。近期內容有很大比重在生成式 AI 的發展，如果對於 AI 技術面有興趣，這份電子報可以提供相當前沿的資料。
同場加映一：《Storytelling with data》
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- 適合對象：想學習資料視覺化的初階讀者
《Storytelling with data》主要討論資料視覺化、數據分析與說故事時的各種技巧與可能的錯誤。內容非常豐富，面向也非常廣，主題包含視覺化技巧、如何說好故事、如何做出商業決策等等。
文章口吻較為平易近人，內容也不會過於深入，儘管沒有統計學背景也能理解。如果希望讓自己的圖表呈現更直覺易懂，發揮更多影響力，便很適合讀讀這份部落格。
除此之外，他們也提供了「圖表指引（Chart Guide）」，列舉出 19 種不同的圖表形式與介紹，方便讀者深入了解如何選用正確的圖表呈現資料。在「圖表化妝術（Makeover）」頁面和「資料視覺化（Data-Viz-Challenge」分類，則舉出許多修改前後對照的案例。
推薦閱讀
〈when simple charts are surprisingly confusing〉：簡單的圖表有時也會造成困惑。本篇文舉出一個案例，並且提供兩個方法改進。
同場加映二：《Mode Blog》
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- 適合對象：數據分析與商業分析領域的業界人士
Mode 是 business intelligence（BI，商業智慧）平台公司，協助資料團隊與業務團隊分析數據，並轉換為商業成果。其部落格包含數據分析的各種層面，從分析方法到工具介紹，相當完整且豐富。
在電腦版網站的左側有不同的分類，如果想了解數據分析的知識，建議可以先從「分析（Analysis）」開始閱讀。其中 2015 年的這篇〈Facebook’s “Aha” Moment Was Simpler Than You Think〉中，作者從數據角度，分析了 Facebook 的「啊哈時刻」與留存率。〈User segmentation – Everything you need to know〉則介紹了各種不同的使用者分群方式。
延伸閱讀
數據分析涉及的面向很多元，如果納入資料科學、資料工程，網路上能找到許多優質的內容。以下是另外四個從不同面向介紹數據分析的電子報：
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- Information Is Beautiful：收集了非常多資料視覺化的專案，也可以作為作品集來參考。團隊背景主要在 Infographics。
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- Data Engineering Weekly：內容主要彙整了近期在資料工程領域的內容，包含科技巨頭與知名新創如何處理資料、資料技術架構。讀者設定為有工程背景的資料工程師，每週出刊。
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- Data Elixir：彙整在資料工程、資料視覺化與 AI 領域的內容，內容更偏向廣泛，多元化的主題都有提到一些。
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- Probably Overthinking It：收集了許多作者個人感興趣的數據分析案例，例如「為什麼你跑那麼慢」。內容較為深入，適合有數據分析背景的讀者。
如何使用這些電子報？
我們在本文介紹了十個電子報、部落格，建議各位讀者先別一口氣全部訂閱，以免一下子被龐大資訊淹沒，也增加心理負擔。除了參考前文列出的「適合對象」，依照自身的興趣與能力挑選訂閱，也可以先試讀每份電子報的最新文章，看看自己是否有對到作者的頻率。
若是數據分析的入門者，《The Pudding》和《The Analytics Engineering Roundup》或許會比較適合，也可以定時過去看看《Storytelling with data》和《Information Is Beautiful》。已經在職場一段時日的讀者，則可以再多看看其他份深入的電子報。
此外，讀者也可以參考〈聰明閱讀電子報，解決「積讀」煩惱〉文中的建議，找到最適合自己的工具，輔助吸收資訊。在這個資訊爆炸的時代，或許也不必太過錯過資訊，養成定時閱讀的微小習慣，長期而言便能看見自己的進步了。
當然，也歡迎各位讀者訂閱《RISE-UP 科技人才升級週報》，讓我們為你精選好文章，省去在茫茫文章海中搜尋的時間！
